前言

人們對隱藏寶藏的想法很感興趣。藏在塵土飛揚的閣樓中的無價繪畫和珍貴古董的故事激發了熱情，并給了我們找到金票的希望。不幸的是，我們家中的大多數垃圾確實是垃圾，而且只值幾分錢而不是數百萬。

然而，從企業的角度來看，大多數公司的組織中確實隱藏著價值數百萬甚至數十億元的未被認可的價值。我們不是在談論藝術品或古董，而是在談論數據。

數據是當今商業環境中最有價值的企業資產之一，但大多數公司未能認識到其潛在價值并采取行動將其最大化。在本文中，我們了解如何通過數據貨幣化釋放數據的價值。將了解什么是數據貨幣化、為什么要通過數據貨幣化以及如何有效地進行貨幣化。

一 什么是數據貨幣化

首先，讓我們來解決最基本的數據貨幣化問題：什么是數據貨幣化？

數據貨幣化是?采取行動從組織的數據中產生可衡量的經濟利益。

亞馬遜、Facebook 和谷歌等公司已經將他們的數據貨幣化，并用它來推動萬億美元業務的增長。受其成功的啟發，各行各業的組織都在仔細研究自己的數據，以發現創造價值的機會。

可以通過三種基本方式將數據貨幣化：

1.向第三方出售或許可數據

某些數據很有可能對企業有用，但對其他人卻非常有價值。可以將企業的數據以原始形式或作為一組分析見解出售或許可給感興趣的第三方，從而將此價值轉化為可衡量的經濟回報。

例如，Highways England 發現他們定期收集的交通和道路狀況數據對于送貨服務和尋路應用程序非常有價值。Highways England 此前曾免費提供這些數據。一旦他們了解了它的潛在價值，他們就能夠通過以合理的價格將其出售給感興趣的各方來將其數據貨幣化。

2.驅動內部優化創新

可以通過使用數據來推動改進內部績效或為業務推出新產品和服務，從而創造可衡量的價值。

這種數據貨幣化以多種方式發生。數據驅動的洞察力可幫助更好地了解客戶、發現節省成本的機會、簡化運營、識別市場趨勢并降低風險。結果是更好、更快的決策、改進的客戶體驗、更有針對性的營銷和創新的新收入流——所有這些都直接帶來可衡量的經濟效益。

舉個例子，英國各地的建筑公司正在意識到數據的力量，以幫助他們提高安全性并確定通常導致成本和時間超支的因素。通過分析過去項目的數據，他們能夠降低成本、防止延誤、避免事故、提供更好的估算并提高運營利潤。數據貨幣化不像出售給第三方那樣直接，但仍會產生顯著的經濟效益。

3.與合作伙伴開放交換或共享數據

一些公司試圖通過與合作伙伴共享或交換數據來實現數據貨幣化，以換取優惠條件或在其他領域開展合作。例如，可以與銀行共享選定的客戶數據以換取優惠的融資條件。

這三種數據貨幣化模型都越來越受到社會的關注并積極探索。

二 為什么要將數據貨幣化

簡短的回答是應該通過數據獲利，因為它對現在和未來的成功都至關重要，將數據貨幣化的主要原因有四個:

1.無形資產在當今的商業環境中具有巨大的價值

看看下面的圖表。它展示了有形資產和無形資產在企業價值中所占的百分比在過去 45 年中是如何穩步變化的。如今，無形資產占公司價值的 90%。

最有價值的無形資產之一就是數據。事實上，數據本身的價值完全有可能高于制造、運輸或銷售的實物產品的總價值。如果不追求數據貨幣化戰略，就無法利用最有價值的公司資產之一。

2.數據資產交易才是未來

將數據貨幣化現在可以提供經濟價值，并使企業能夠利用未來的機會。數據資產貨幣化和數據交易是相對較新的趨勢，數據市場還不成熟，但所有跡象都表明數據將成為下一個大的交易資產類別。

通過采取措施提高數據成熟度并立即開始將數據貨幣化，有利于在戰略數據資產交易機會出現時利用它們，而不是在以后爭先恐后地趕上。

3.數據貨幣化提供了顯著的競爭優勢

超越競爭對手很難，保持領先更難——尤其是在擁有成熟品牌和產品的成熟行業。

無論是使用數據做出更好的決策、簡化運營、提高產品質量、推出新產品、發現趨勢、了解客戶，還是向第三方銷售，數據貨幣化都可以幫助企業獲得所需的競爭優勢。

4.新的收入來源對持續增長至關重要

數據貨幣化代表了一個機會，可以使用已有的東西來創造新的收入流，以支持企業的組織的持續增長。

新的收入可以來自外部銷售或許可企業的數據，或者來自基于數據驅動的洞察力開發新產品和服務。無論哪種方式，將企業的數據貨幣化都會帶來可衡量的價值創造。

三 如何制定數據貨幣化戰略

一個成功的數據貨幣化戰略涉及五個關鍵要素。

1.了解數據對公司的價值

首先，必須了解企業的數據資產如何支持戰略計劃的交付并實現高效運營以及由此創造的價值。這包括了解企業的數據資產如何用于關鍵業務工作流程和決策過程，以及數據如何推動企業公司的價值創造。

2.尋找可以對外變現的數據資產

企業的某些數據可能對企業沒有多大價值，但對其他人卻很有價值。檢查企業的數據資產以找到符合這些標準并且可以在不泄露公司機密或犧牲企業的競爭優勢的情況下許可或出售給第三方的數據。

3.了解數據對外部利益相關者的價值

確定可以貨幣化的數據資產后，必須努力確定組織外部的哪些人重視這些數據，以及數據對他們的價值。結果是可能成為買家的利益相關者列表，以及對企業數據的潛在銷售或許可價值的清晰理解。

4.評估將數據貨幣化的成本

始終如一地交付高質量數據進行銷售會產生相關成本。評估改善數據狀況所需的行動和投資，可靠地交付數據，并確保它為買家創造價值。

5.管理和交付數據

為企業的數據找到買家后，企業必須監控數據的狀況和交付過程。企業的目標是確保企業的數據資產以能夠為企業和企業的數據客戶創造價值的方式大規模有效地銷售。

四 數據管理與數據治理與數據資產管理

數據的世界是復雜的。很容易混淆術語并最終得到一個關于應該做什么的混亂畫面。大家經常會見到三個術語——數據管理、數據治理和數據資產管理。為了消除任何揮之不去的困惑，我們快速定義每個術語并解釋它們是如何組合在一起的。

?數據管理涉及以支持業務流程、應用程序和目標的方式存儲、維護、保護和交付數據的技術方面。

數據治理側重于圍繞如何根據法規和內部最佳實踐訪問、使用和處理數據的規則和流程。

?數據資產管理是一種以價值為中心的數據處理方法，其基礎是將數據視為資產是為組織創造價值的最佳方式。

數據資產管理使企業能夠全面了解數據的價值，并了解管理其收集、存儲、集成、分發、使用和處置的最佳方式。數據管理使企業能夠構建技術基礎來支持想要實現的目標，而數據治理可幫助企業開發使一切正常運行所需的流程。

在管理數據時，不必在數據管理、數據治理和數據資產管理之間做出選擇而糾結，相反，這三者作為一個完整方法的一部分結合在一起。